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xhs-comment-analyzer

by nideaon

小红书评论分析工具 (XHS Comment Analyzer)

面向品牌营销团队的小红书 UGC 评论自动化抓取与分析工具,支持按品牌词+品类词搜索笔记、批量提取评论(含子评论)、关键词/情感/热度三维分析,并以 Excel+JSON 双格式导出报告。以 MCP Server 形式运行,可被 TRAE / Claude / Cursor 等 AI 客户端直接调用,也支持 CLI 独立运行。

核心能力

  • 自动搜索笔记:按品牌词+品类词组合搜索,自动滚动加载,智能过滤不相关内容

  • 批量评论抓取:逐篇打开笔记详情页,提取父评论和子评论完整信息,支持断点续抓

  • 三维分析引擎:jieba+TF-IDF 关键词提取、情感词典+规则情感分类、互动量×时效衰减热度评分

  • 双格式报告导出:5-Sheet Excel 报告 + 结构化 JSON 数据

  • AI 工作流集成:MCP Server 暴露 4 个工具,支持自然语言驱动全流程

Related MCP server: Xiaohongshu (RedBook) MCP Server

快速开始

安装

pip install -e .
playwright install chromium

运行测试

python -m pytest tests/ -v

CLI 使用

# 首次使用:检查登录状态(会打开浏览器,手动完成登录)
python run.py login

# 搜索并抓取评论(使用预设配置)
python run.py search

# 抓取单篇笔记评论
python run.py single "https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxx?xsec_token=yyy"

# 对已有 JSON 重新分析
python run.py analyze data/output/report.json

MCP 配置

在 TRAE / Claude / Cursor 的 MCP 配置中添加:

{
    "mcpServers": {
        "xhs-comment-analyzer": {
            "command": "python",
            "args": ["-m", "src.mcp_server"],
            "cwd": "/path/to/xhs-comment-analyzer-package"
        }
    }
}

配置完成后,AI 客户端可通过自然语言调用:"帮我搜索小熊电器小家电的评论并生成分析报告"。

MCP 工具列表

工具

功能

run_search_task

按品牌词+品类词批量搜索笔记、抓取评论、分析并导出

scrape_single_note

抓取单篇小红书笔记的评论并分析

analyze_comments

对已抓取的 JSON 文件重新进行关键词/情感/热度分析

check_login_status

检查小红书登录状态

项目结构

xhs-comment-analyzer-package/
├── src/                                # 源代码
│   ├── scraper/                        # 抓取层
│   │   ├── browser.py                  # Playwright 浏览器管理 (登录态持久化、反检测)
│   │   ├── comment_scraper.py          # 评论抓取核心 (搜索/单篇/批量/断点续抓)
│   │   └── models.py                   # 数据模型 (7 个 Pydantic 模型)
│   ├── analyzer/                       # 分析层
│   │   ├── keywords.py                 # 关键词提取 (jieba + TF-IDF)
│   │   ├── sentiment.py                # 情感分类 (词典 + 规则)
│   │   └── heat.py                     # 热度评分 (互动量 × 时效衰减)
│   ├── exporter/
│   │   └── excel_exporter.py           # 导出 Excel (5 Sheet) + JSON
│   └── mcp_server.py                   # MCP Server (4 个工具)
├── tests/                              # 单元测试 (38 个用例)
├── data/
│   ├── cookies/                        # 登录 cookie 持久化
│   ├── dictionaries/                   # 自定义词典
│   │   ├── domain_words.txt            # 领域词典 (69 个小家电术语)
│   │   ├── stopwords.txt               # 停用词表
│   │   ├── positive_words.txt          # 正面情感词
│   │   ├── negative_words.txt          # 负面情感词
│   │   ├── negation_words.txt          # 否定词
│   │   └── degree_adverbs.txt          # 程度副词 (词<TAB>权重)
│   └── output/                         # 导出文件 (Excel/JSON)
├── docs/                               # 产品文档
│   └── xhs-product-doc.html            # 完整产品文档 (PRD/架构/工作流/算法/接口)
├── run.py                              # CLI 入口 (login/search/single/analyze)
├── conftest.py                         # pytest 配置
├── pyproject.toml                      # 依赖管理
├── .gitignore
└── README.md

输出格式

Excel 报告 (5 个 Sheet)

Sheet

内容

评论明细

全部评论按热度排序,含笔记标题/URL/评论内容/作者/时间/点赞/回复/情感/热度

分析摘要

抓取笔记数、评论总数、产品相关评论、情感分布统计

关键词 Top10

高频关键词及占比

热门评论 Top10

热度评分最高的 10 条评论

笔记汇总

各笔记的点赞数、评论数、热度总分

JSON 报告

结构化全量数据,包含 task 配置、summary 统计、keywords 列表、comments 完整列表和文件路径,便于程序二次消费。

核心算法

关键词提取 (jieba + TF-IDF)

每条评论视为独立文档,jieba 分词后过滤停用词和单字符词,计算 TF-IDF 权重(sklearn 风格平滑),返回 Top 10 关键词及占比。内置小家电领域词典(69 个术语)确保复合词不被拆分。

情感分析 (词典 + 规则)

基于正面/负面情感词典 + 否定词翻转(前 2 词窗口,支持双重否定)+ 程度副词加权("非常"×1.5,"特别"×2.0 等),归一化到 [-1, 1] 区间,映射为正面/负面/中性标签。

热度评分 (互动量 × 时效衰减)

base_score = like_count × 2 + reply_count × 3 + sub_comment_count × 1
time_decay = 0.95 ^ days_ago
heat_score = (base_score × time_decay / max_raw_heat) × 100

回复数权重最高(3),因为回复代表深度讨论;点赞次之(2);子评论最低(1)。每天衰减 5%,确保近期高互动评论排在前面。

安全设计

  • 不绕过验证:工具不填写账号密码、不模拟扫码、不自动处理验证码

  • 人工介入优先:所有登录和验证码操作由人工在可见浏览器窗口中完成

  • 可见浏览器:始终使用 headless=False,用户可随时查看和介入

  • 风控预警:连续遇到验证码 3 次自动停止,防止触发风控

  • 断点续抓:支持中断后恢复,进度保存在 progress.json

  • Cookie 持久化:登录态保存到 xhs_cookies.json,避免频繁登录

技术栈

依赖

用途

Python 3.12+

运行时

Playwright

浏览器自动化

MCP SDK

MCP Server 协议

jieba

中文分词

openpyxl

Excel 导出

Pydantic

数据模型校验

产品文档

完整的交互式产品文档位于 docs/xhs-product-doc.html,用浏览器打开即可查看。文档包含 9 个章节:

  1. 产品概述

  2. 产品需求文档 (PRD)

  3. 系统架构

  4. 工作流程

  5. 核心算法

  6. 安全与反检测

  7. 数据模型

  8. MCP 接口

  9. 使用指南

示例数据

data/output/ 目录包含一次实际运行的示例输出(小熊电器小家电品类),可作为参考:

  • 笔记数:8 篇(过滤后)

  • 评论数:58 条(含子评论)

  • 情感分布:正面 22.4%,负面 10.3%,中性 67.2%

  • 关键词:小熊、喜欢、蒸笼

配置与环境变量

  • 工具默认无需任何环境变量或密钥即可运行;所有登录态以可见浏览器方式由人工完成,Cookie 持久化到 data/cookies/

  • 若后续接入外部服务(代理、API Key 等),请将配置写入 .env 文件(已被 .gitignore 忽略),并参考 .env.example 模板,切勿提交真实密钥。

  • 以下目录/文件已被 .gitignore 排除,不会进入版本库:data/cookies/*.json(登录态)、data/output/*(抓取产物)、data/progress.jsondata/error.log.env 等。

目录与文件说明

路径

是否入库

说明

src/

全部源代码

tests/

单元测试

data/dictionaries/

情感/分词词典(文本)

data/cookies/

❌(仅 .gitkeep

登录 Cookie,敏感

data/output/

❌(仅 .gitkeep

抓取与分析产物

docs/

产品文档

.env / *.json 密钥

敏感配置

许可证

本项目以 MIT 许可证开源。详见 LICENSE 文件(如未提供,可联系作者获取)。

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

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